理解进程、线程和协程是掌握现代编程和系统并发能力的基础。下面这个表格能帮你快速把握它们的核心区别。
| 特性维度 | 进程 (Process) | 线程 (Thread) | 协程 (Coroutine) |
|---|---|---|---|
| 基本定义 | 资源分配和拥有的独立单位，程序的一次执行实例 | CPU调度的基本单位，进程内的一个执行实体 | 用户态的轻量级线程，可暂停/恢复的函数 |
| 资源拥有 | 拥有独立的地址空间和系统资源 | 共享进程资源，拥有少量私有资源（如栈、寄存器） | 共享线程资源，拥有自己的寄存器上下文和栈 |
| 切换开销 | 大（涉及完整上下文切换，如内存、文件句柄等） | 中等（主要切换栈、寄存器等，但需内核介入） | 极小（仅在用户态切换寄存器上下文，无内核参与） |
| 调度方式 | 操作系统内核调度 | 操作系统内核调度 | 由用户程序控制调度（协作式） |
| 通信方式 | 复杂，需进程间通信（IPC），如管道、消息队列、共享内存 | 简单，可通过共享进程的全局变量、内存等（但需同步机制） | 简单，通常通过共享全局变量（通常无需加锁） |
| 并发性与稳定性 | 进程间相互隔离，一个进程崩溃通常不影响他人，稳定性高 | 线程共享内存，一个线程崩溃可能导致整个进程终止，稳定性较低 | 一个协程阻塞会导致整个线程阻塞，无法直接利用多核CPU |
🔄 深入理解内在联系
可以把进程、线程和协程看作一个层层包含的生态系统，它们协同工作以实现高效的并发执行。
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进程是资源的容器 ：它是程序的执行实例，为程序运行提供了独立的"沙箱"环境。操作系统通过进程控制块（PCB） 来管理进程的各种信息。
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线程是执行的流程 ：一个进程至少有一个主线程，也可以创建多个线程。线程是CPU调度的基本单位，共享进程的资源。操作系统通过线程控制块（TCB） 管理线程。
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协程是协作的任务 ：协程运行在线程之内，由程序员在代码中控制切换（非抢占式）。这种协作式调度避免了多线程中复杂的锁竞争问题，极大地提升了I/O密集型任务的并发效率。一个线程可以承载成千上万个协程。
💡 如何选择与应用场景
了解概念后，关键在于根据任务类型做出正确的技术选型。
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多进程 (Multiprocessing)：
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适用场景 ：CPU密集型任务 （如图像处理、科学计算），需要利用多核CPU优势；需要高稳定性和隔离性的任务。
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特点：能真正实现并行，但进程间通信成本较高，创建和切换开销大。
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多线程 (Multithreading)：
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适用场景 ：I/O密集型任务（如网络请求、文件读写）、有图形界面的应用程序（防止UI卡顿）。
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特点：在I/O等待时能释放资源，响应性好。但需要注意线程同步问题（如死锁）。在Python中，由于全局解释器锁（GIL）的存在，多线程不适用于CPU密集型任务。
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协程 (Coroutine)：
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适用场景 ：需要极高并发连接数的I/O密集型场景（如高性能网络服务器、爬虫）。
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特点 ：单线程内高并发，资源消耗极低 。但由于是单线程，无法直接利用多核CPU。在实践中，常采用 "多进程 + 协程" 的架构，即用多进程来利用多核，每个进程内使用协程处理高并发，从而兼顾性能和效率。
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⚠️ 补充一个特殊情况：Python的GIL
在Python中，有一个全局解释器锁（GIL），这导致同一时刻只有一个线程在执行Python字节码。因此，对于CPU密集型任务，多线程无法利用多核优势，此时应优先选择多进程。但对于I/O密集型任务，由于线程在I/O时会释放GIL，多线程仍然可以有效提升效率。